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申请/专利权人：广州市超赢信息科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于称重图像结合的收银数据处理方法及AI收银秤，该方法包括：获取由AI收银秤的摄像模块分别获取的当前物件图像和缴费用户图像以及称重模块获取的重量信息；根据所述AI收银秤的当前区域对应的售货规则以及图像识别算法，确定所述当前物件图像对应的缴费物件和缴费规则；根据用户行为识别算法，分析所述缴费用户图像对应的用户行为；根据所述用户行为和所述重量信息，以及所述缴费物件和缴费规则，计算缴费信息；所述缴费信息用于在所述AI收银秤的显示屏上显示。可见，本发明能够提高缴费信息的计算精度，给用户更智能更便捷的购物体验，也减少收银处理的出错。

主权项：1.一种基于称重图像结合的收银数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取由AI收银秤的摄像模块分别获取的当前物件图像和缴费用户图像以及称重模块获取的重量信息；根据所述AI收银秤的当前区域对应的售货规则以及图像识别算法，确定所述当前物件图像对应的缴费物件和缴费规则，包括：获取所述AI收银秤的当前区域对应的售货规则，确定所述售货规则对应的所有销售物件类型；根据所述销售物件类型，从多个候选算法模型中确定出目标算法模型，包括：确定每一候选算法模型对应的训练数据集中的物件类型集合；所述候选算法模型通过包括有多个对应物件类型的训练物件图像和对应的物件类型标注和物件位置标注的训练数据集训练得到；计算所有所述销售物件类型和任一所述物件类型集合之间的类型相似度；根据所述类型相似度从大到小对所有所述候选算法模型进行排序得到模型序列；将所述模型序列的前第一数量个且所述类型相似度大于相似度阈值的所有所述候选算法模型，确定为目标算法模型；将所述当前物件图像输入至所述目标算法模型，以得到所述当前物件图像对应的缴费物件和非缴费物件图像，包括：将所述当前物件图像输入至每一所述目标算法模型中，以得到所述当前物件图像对应的多个图像识别结果；所述图像识别结果包括物件类型和物件边框；计算所有所述图像识别结果中的所述物件类型中的众数项，确定为所述当前物件图像对应的缴费物件；计算所有所述图像识别结果中的所述物件边框的平均边框，以得到所述当前物件图像对应的物件范围；根据图像分割算法，确定所述当前物件图像对应的前景范围；计算所述前景范围和所述物件范围之间的面积差；判断所述面积差是否大于预设的面积阈值，若是，将所述前景范围中除所述物件范围外的图像，确定为所述当前物件图像对应的非缴费物件图像；确定所述非缴费物件图像对应的物件预测重量；将所述缴费物件对应的重量费用对应关系，和所述物件预测重量对应的去除重量规则，确定为所述当前物件图像对应的缴费规则；根据用户行为识别算法，分析所述缴费用户图像对应的用户行为；根据所述用户行为和所述重量信息，以及所述缴费物件和缴费规则，计算缴费信息；所述缴费信息用于在所述AI收银秤的显示屏上显示；所述根据所述用户行为和所述重量信息，以及所述缴费物件和缴费规则，计算缴费信息，包括：计算所述重量信息和所述物件预测重量的差值，得到真实重量信息；根据所述重量费用对应关系和所述真实重量信息，计算当前费用信息；判断当前识别得到的所述用户行为是否为用户无操作行为，得到第一判断结果；若所述第一判断结果为是，判断当前用户在历史时间段的所述用户行为中是否存在至少一个用户放置物件行为，得到第二判断结果；若所述第二判断结果为是，则确定所述当前用户处于等待结算状态；若所述第一判断结果或所述第二判断结果为否，确定所述当前用户处于物件整理状态，并持续监测所述重量信息的变化以及重复更新计算所述当前费用信息；在判断到所述当前用户处于等待结算状态时，将所述当前费用信息确定为缴费信息。

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